Концепция «доказано статистически»

Когда в новостях говорится о вещах, «доказанных статистически», используют ли они правильно определенную концепцию статистики, используют ее неправильно или используют оксюморон?

Я полагаю, что «статистическое доказательство» - это на самом деле не нечто, доказывающее гипотезу или математическое доказательство, а скорее «статистический тест».

То, о чем говорят люди, - это чье-то предположение и зависит от выпусков новостей. Возможно, наиболее распространенным является то, что они дают резюме одного исследования исследования, которое требует нескольких страниц.

Однако ваш последний абзац ошибочен. По статистике, каждая семья НЕ имеет 2,4 детей. Среднее 2,4 детей. Это вполне возможно. Если вы выберете случайную выборку американских семей (сложно, но возможно), вы получите оценку среднего значения. Однако, если вы провели перепись семей, то, если перепись действительно получила каждую семью (она этого не делает) или, если люди, которых она получила, являются репрезентативными для людей, которых она не получила, в отношении количества детей, тогда ты бы доказал факт.

Однако, перепись не только пропускает людей, люди, которых она пропускает, во многом отличаются от людей, которых она получает. Бюро переписей поэтому пытается выяснить, чем они отличаются; таким образом, снова, давая оценку количества детей в семье.

Но есть вещи, которые вы можете доказать; если вы хотите узнать, скажем, среднее количество лет, которое преподавал каждый профессор в вашей кафедре, вы могли бы получить точные данные и найти точное среднее значение.

Ваш предпоследний абзац также проблематичен, так как статистические тесты проводятся именно для подтверждения гипотез; Точнее говоря, они сделаны (во всяком случае, в рамках часто используемых методов), чтобы отвергнуть нулевую гипотезу на данном уровне значимости.

Я думаю - как и во многих других вещах, - это сочетание широко распространенного культурного недопонимания и журналистских попыток сделать краткую стенографию, которая иногда вводит в заблуждение.

« Сотовые телефоны вызывают рак! » Продает больше рекламы, чем какое-либо объяснение о расследовании возможной ссылки.

Конечно, выводы, основанные на статистическом выводе, не являются доказательством в каком-либо жестком смысле. Это зависит от предположений, и даже тогда выводы (в лучшем случае) являются вероятностными (как мы получаем, скажем, с байесовским выводом), а затем с частым выводом вы должны добавить к обычной ошибке неправильной интерпретации p-значений как вероятность того, что ноль это правда. Это даже без учета таких вопросов, как публикация или смещение отчетности

Подобные ошибки вы также видите в научных отчетах в целом, и это так же разочаровывает .

Сама фраза «статистически доказано» мне не нравится, так как я думаю, что она производит неправильное впечатление. Хотя хорошо выполненная статистика является мощным инструментом, на самом деле статистика говорит нам о том, что она может быть на удивление тонкой, и соответствующее обсуждение значения того, что изучено, и сопутствующие квалификации, сделанные в выводах, часто не соответствуют обману и проницательности заголовка или несколько спешных параграфов, зажатых между обычными сплетнями.

Действительно, даже в академических журналах, где подобные квалификации могут показаться существенными, их часто оставляют в стороне, и вместо этого появляется некое формальное выражение (отличающееся от области исследования к области исследования), которое рассматривается как «помазание» результата.

Я думаю, что есть место для тщательного объяснения рассуждений, начиная с результатов вывода (будь то оценка точки и интервала, проверка гипотез, теоретические вычисления или даже построение нескольких визуальных сравнений) до выводов, к которым они приводят. Именно в рассуждениях заключается истинное суть вопроса (в том числе в том случае, если бы пробелы в рассуждениях были бы обнажены, если бы они были явными), и мы редко видим, как они изложены.

Кроме того, мы можем продолжать звучать осторожно

Эмпирическое знание всегда вероятностно - никогда не бывает явно верным или ложным, но всегда где-то посередине. Статистическое «доказательство» - это вопрос сбора достаточного количества данных, чтобы уменьшить вероятность того, что гипотеза ошибочна, до некоторого принятого уровня. И порог для «правды» или «правильности» отличается от одной академической дисциплины к другой. Социологи довольны вероятностью 95% быть правыми, а иногда соглашаются на меньшее; квантовые физики требуют 99,9999% или выше.